从0到100万用户，网飞用了3.5年，Twitter用了24个月，脸书用了10个月，Dropbox用了7个月，Spotify用了5个月，Instagram用了2.5个月。

而ChatGPT，只用了5天。

没错，在ChatGPT诞生的第一周，关于它的讨论就在科技界达到了高潮，其CEO也迅速宣布ChatGPT拥有超过百万的用户，由此引发的讨论狂潮让平淡的科技行业再次兴奋起来。

然而，仅仅过了两周，业界对ChatGPT的讨论明显有所下降，当初掀起的惊涛骇浪也逐渐平息。

我观察过一个意见领袖和媒体的圈子，他们一开始在ChatGPT上讨论的异常热烈，现在讨论的很少。

我这么说是有数据支持的，百度指数、微信指数、Google Trends的断崖式下跌就证明了这一点:

百度指数

微信指数

谷歌趋势

同时，这几天几乎看不到ChatGPT网站，也证明其流量可能已经恢复正常。

如何解释这种现象？

是因为ChatGPT不够革命吗？是因为对大陆用户不够友好吗？是因为ChatGPT其实没用吗？

今天，未夕将认真地和大家谈谈这件事——

一、霍桑效应的解释:人们总是对短期的变化充满热情

首先我想说:人在短时间内对一件新事物充满热情是完全正常的，但热情过后又冷静下来。

我们从20世纪30年代的工厂管理实验开始—

1924年至1927年，在伊利诺伊州西塞罗市西电的霍桑工厂，管理层为了提高继电器制造商的工作效率，决定改变工人的照明条件。

这样一来，无论灯光变暗还是变亮，工人的工作效率都在短时间内得到了提高，甚至像清除地板障碍物或搬迁工作站这样的改变也能在短时间内提高生产率。

这种因变化不同而导致短期生产率提高的现象，后来被称为“霍桑效应”

霍桑效应的一种解释是，人们会因为变化带来的新鲜感而产生激励效应。

是的，人总是喜欢新鲜事物，变化总是带来兴奋，但这种兴奋不能持久。

ChatGPT也是如此。ChatGPT改变了什么？

改变了大众对人工智能的刻板印象，以萧艾、萧冰、小度这类产品来建立，号称人工智能，但实际上基本属于人工智障产品。

这个变化是巨大的，跨越式的，远远超出预期。不是渐进式的进步，而是跨越式的进步。

当一件事远远超出自己的预期时，人的多巴胺会迅速分泌，直观的表现就是“我去，我X，太棒了！”

但是请注意:神经递质多巴胺的分泌不可能一直持续。它只是由变化和外界刺激产生，在稳定状态下不再活跃。

当一个人第一次使用ChatGPT的时候，颠覆的感觉是一种很大的刺激，这种刺激来自于现实对预期的超越。

但是，大脑很快就会习惯这种刺激和超越，因为改变不再发生，现实又会和预期一致，除非ChatGPT再有一次跨越式的进步。

心理学上的“新奇效应”其实是在解释人类喜新厌旧的现象。

所以ChatGPT讨论量的下降是一个极其正常的现象，只是人类这个物种天生对新事物更感兴趣的直观表现。

接下来需要讨论ChatGPT本身及其实用价值。

二、回到现实:ChatGPT的实用价值没有你想的那么大

我曾经写过一篇文章，题目是“为什么酷的产品不流行？”长文，有两个观点解释了为什么很多新奇的产品最后都不流行:

1。感知酷炫和用户价值不能划等号。

2。产品的受欢迎程度取决于产品目标人群的规模和使用频率。

其实这几天观察到，ChatGPT目前有两个问题——一是实际用户价值还是比较有限的；第二，有一个无形的使用门槛。

我相信在过去的几天里，有很多关于ChatGPT能做什么的令人眼花缭乱的案例。据不完全统计-

至少，它可以写小说、诗歌、通知、评论、代码、周报、商业计划、大纲、研究和测试...似乎无所不能。

然而现在，让我们更仔细地看看它。它的各种功能中，哪些能产生实际价值？

今天在朋友圈做了一个小调查——“在过去的两周内，你有没有使用ChatGPT完成或者帮助完成什么实际工作？如果有，是什么？”

我的朋友圈，覆盖26000人，总共只收到21条有效回复，如下-

“写了一些标书要用的废话，写了软件工程课程的作业，打磨了日报，问了C语言的基本函数用法，写了SQL语句，口头播报了草稿”等等。

当然，这种高度个人化的研究并不严谨。毕竟ChatGPT给大陆用户设置的门槛确实有点高，也存在别人用了却不愿意回复我的情况。

但有一点是肯定的:那些“不产生实际价值”的人，要远远高于那些“解决实际问题”的人。

这意味着大多数人实际上不记得再次使用它。至少在客观上，目前不适合大多数普通人。

至于造成这个问题的原因，并不是ChatGPT不够强大，而是使用ChatGPT本身存在一个看不见的门槛。用户必须学会准确地提出一个具体的好问题。

很多人的实践经验是——像和萧艾同学调情一样简单地和ChatGPT调情几次，问几个相对宽泛的问题，发现他们没有想象中那么聪明，然后就把他们扔到一边。

其实善用ChatGPT的人，往往会问非常具体的问题，他们会一步一步的不断提问，或者用不同的方式提问，得到最终想要的答案。

其实和搜索引擎很像。你越擅长使用搜索引擎，它们对你就越有用。

这个看不见的门槛阻止了更多的普通用户从ChatGPT中获得自己想要的价值。

换句话说，至少在现阶段，ChatGPT对普通人的实际作用比想象的要小。

对于更多人来说，ChatGPT只是一个玩具，唯一的功能就是发朋友圈。

作为作者，我曾尝试请他辅助写作，但由于领域是垂直的，实际效果很不理想。我的直觉是-

它可以提供一些基本的文本，但是这些文本太普通了，没有真正的洞察力是无法使用的。

对于一个科技作家来说，如果文章没有真知灼见，那就毫无意义。至于很多人用它来展开、缩写、校对、提炼要点，我还是觉得因为风格的原因，聊胜于无。

更致命的是，正如很多人提到的，ChatGPT还有一个非常明显的缺点——经常出现事实错误。

这意味着有时它不能提供正确的答案。

在一些问题的回答中，是严重的胡说八道。

我问它巴菲特说过什么名言。它回答了一些显然不是巴菲特说的鸡汤。

我问过小说《基地》的作者，答案是乔治r.r马丁。(这其实挺不可思议的)

我问他深圳有什么特产，他很自信的回答，臭豆腐，白切鸡，啤酒鸭。

阮一峰老师问他云南一个小镇有什么景点，他编造了一大堆不存在的景点:

为此，程序员问答网站Stack Overflow自12月5日起禁止用户分享ChatGPT生成的内容。

那么，ChatGPT现阶段能产生哪些实际用途呢？

下面这个案例，你可能会得到自己的答案——

我在山东菏泽认识一个专门做网赚的草根哥。我们来感受一下ChatGPT的用法。他用ChatGPT来生成-

“有个无理取闹的恶婆婆怎么办？”“如何说服女朋友接受第一次？”“老公出轨了，我该怎么挽回？”“如何追一个离过婚的女人？”“怎么劝大儿子结婚？”像这样的问题。

批量生成文字，然后用AI工具把文字变成语音，加入一些影视片段的颤音。文字版同时发送今日头条、百家号、企鹅号。

别说，ChatGPT对这些问题的回答特别好。很多回答全面且有理有据，具有教科书般的质量，可谓是极好的鸡汤——

他告诉我，目前数据和收入都不是很好，但是逐渐有正向循环。

他说ChatGPT对他最有用的一点就是当你输入同一个问题，每次的答案都不一样，可以完美规避平台的查重算法。

我们从这个案例中可以得到的一个重要信息是——ChatGPT生成的文本非常适合大众化、大众化的内容。

这背后的逻辑其实很好理解。毕竟它拥有训练中热门内容的最大数据量。

但是一旦遇到太专业的实际问题，很多情况下就不再服务了。

也就是它很擅长提供“主食”，但一旦遇到极其具体的垂直问题就不擅长了。

此外，内容的实时性以及答案中的偏向性和歧视性也会给想要获得实用价值的普通用户带来不太理想的体验。

三。潘多拉魔盒已经打开:ChatGPT只是开胃菜

如果你觉得我这篇文章只是吐槽了现阶段ChatGPT有多没用，那你就错了。

让我们简单回顾一下阿尔法围棋和人类围棋的历史-

2016年9月Alpha Go击败欧洲围棋冠军后，包括李开复在内的很多技术领袖都认为Alpha Go进一步击败世界冠军李世石的希望不大。

但是后来，你也看到了，仅仅过了半年，阿尔法围棋就轻松战胜了李世石，而且输了一局之后，没有败局。这样的进化速度是惊人的。

Alpha Go的进化速度可能会在ChatGPT上再次上演。

目前ChatGPT是基于OpenAI的GPT3.5的模型创建的。2018年以来，GPT1、GPT2、GPT3的参数分别为1.17亿、15亿、1750亿。

这是一个指数级的增长，你可以想象性能更强大的GPT4会达到多高。

所以，虽然不可否认ChatGPT现阶段确实有很多局限性，但这个结论不是我说的，而是它的创作团队OpenAI的CEO说的——

但这并不影响ChatGPT的迭代版本，在进化过程中不断解决和弱化这些问题。从这个意义上说，ChatGPT可能只是一道开胃菜。

我希望将来会很容易—

帮助金融专业人士极其智能地查询各种维度的专业数据；

帮助法律人极其智能地查询各种维度的判例和条款；

帮助广告主创造真正有用的广告语言，极具智慧；

帮助音乐人创作真正流行的流行音乐；

........

这些不同的AI都声称自己能做到，但显然，目前还不够好，但毫无疑问，以ChatGPT为代表的产品已经为AI打开了潘多拉的盒子。

我非常赞同硅谷著名投资人保罗·格拉厄姆在推特上说的话——

“ChatGPT的神奇之处不在于有多少人被它震惊，而在于被震惊的人是谁？这些人不只是对每一件新事物感到兴奋。显然，有大事正在发生。”

对于我们每个人来说，真的是时候考虑我们的工作是否会被取代了-

李开复曾经提到过一个点——思考时间不超过5秒的工作，未来肯定会被ai取代。

现在在某些领域，ChatGPT已经远远超过了“思考5秒”的标准，随着它的疯狂进化，它的潜力会超出很多人的想象。

奇点隐现，未来已经来临，但它的分布甚至还不够。

最后，它以凯文·凯利的一句话结束—

“从第一个聊天机器人(ELIZA，1964)到真正有效的聊天机器人(ChatGPT，2022)只用了58年。

所以，不要以为近视野的距离就一定清晰，也不要以为远视野的距离就一定不可能。"